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A/B Testing

Qual chamada do email marketing que vou enviar será mais efetivo? Qual a melhor mensagem para a publicidade deste produto? Você já ouviu falar de A/B testing?

Por: | 24/06/2006

pauta@mundodomarketing.com.br

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Autor: Ruy Carneiro


Existe um método relativamente simples de testarmos o impacto do design ou da mensagem que queremos passar aos nossos clientes através de email marketing, banners, search ad´s ou mesmo em nosso site. Este método chamado de  A/B testing, A/B spliting test ou A/B split, e em teoria é bastante simples.

 

A idéia é usar duas peças, de email marketing por exemplo, e realizar um teste com duas amostras com o mesmo número de clientes e verificar qual teve o melhor retorno. A partir daí pode-se usar a peça com o maior retorno para a base total desejada.

 

A grande vantagem deste método consiste em sua simplicidade, já que não podemos dizer que é um método matemático perfeito, mas já foi testado e aprovado como eficiente para melhorar o nível de conversão de ações online. Outros benefícios que podemos comentar vai desde a análise do comportamento atual dos nossos clientes em um ambiente real, o fato de ser barato e rápido. Mas por não ser perfeito necessita de alguns cuidados e muitos "erros e acertos" vão aparecer até conseguirmos dominar este tipo de teste.

 

Use este teste em projetos que possuam um objetivo claro ou um KPI que possa ser mensurável em nosso web analytics, ou seja, que envolva uma ação como um click, o preenchimento de um cadastro, a subscrição de uma newsletter, um compra, etc.

 

Para isso vamos agora escolher a peça a ser testada e fixar um período de tempo ou número de clientes que irão receber as peças, mas faça uma modificação por vez para que você possa ter certeza de qual modificação foi realmente eficiente.

 

Outro problema que podemos ter é errar no alvo a ser melhorado, imagine que temos uma página onde foi identificado que o usuário acaba saindo do seu site sem que se preencha, por exemplo, o cadastro tão esperado. O problema pode ser realmente o cadastro ou quem sabe a chamada para que ele passe a ação de se cadastrar. Sempre é importante analisar a página que nos parece problemática e a página anterior pois é necessário entender o cenário que estamos analisando.

 

Pequenas modificações podem ter uma influência não esperada, por isso não caia na tentação de mudar só mais a fonte ou aquela corzinha ali, pois isso pode ter uma influência enorme.

 

O A/B testing funciona para uma peça comparada com ela mesma com uma pequena modificação, achar que dois banners ou peças de email marketings diferentes é fazer este tipo de teste é um grande erro. Para este caso sugiro que se faça um "focus group" que pode ser on-line para que o seu público alvo diga qual é a melhor peça.

 

Os Web Analytics mais atualizados, como Web Trends (www.clm.com.br) ou o Google Analytics (www.google.com/analytics) já incorporaram em seus softwares o A/B testing para facilitar a nossa vida, mas é muito comum a contratação de consultores para a realização de testes deste tipo nos EUA. Aproveitei e pesquisei alguns softwares e serviços disponíveis na web para que vocês possam se divertir até o próximo artigo.

 

Vertster - www.vertster.com
Offermatica - www.offermatica.com
Optimost   - www.optimost.com
Inceptor - www.inceptor.com
ATG - www.atg.com
SiteSpect - www.sitespect.com
Split Run Test - www.splitrun.com
Kefta Page Optimizer - www.kefta.com
Conversion Booster for ASP.NET - www.boster.com
Add2it Go-To Pro - www.add2it.com
MultiTrackGenerator - www.multitrack.com
Free A/B Split Run Testing Tool

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